가설

1. 애니메이션

1.1. 연역법과 귀납법


2. 설명

2.1. 가설

2.2. 연구가설

2.3. 설명강의


3. 실습

3.1. 구글시트

3.2. 구글시트 함수

3.3. 실습강의


4. 용어와 수식

4.1. 용어

 


1. 애니메이션



연역법과 귀납법


2. 설명

2.1. 가설(hypothesis)

가설(hypothesis) 아이디어이고 잠재적 진실입니다.  가설이 진실이 되었을 때의 가치가 크다면 가설을 검정하고자 하는 욕구가 강할 것입니다. 가설의 수립은 관심의 대상을 변수로 정함으로 시작합니다.

 

변수(variables)

 

가설에서 사용하는 변수에는  가지 유형이 있습니다 번째 유형은 독립변수(independent variable)서 실험을 수행하는 동안 조절합니다. 다른 말로는 원인, 설명, 요인, 인자(factor), 처리(treatment), 중재(intervention)등이 있습니다. 번째 유형은 종속변수(dependent variable)로서 다른 말로는 결과, 반응. 효과 등이 있습니다. 일반적으로 가설 독립변수가 종속변수에 영향을 미치는 것을 “만일 ~면 ~이다”로 표현하는 구조를 가집니다.

 

가설의 유형

 

변수간의 관계에 따른 유형

 

– 변수간에 관계가 없는 경우 : 귀무가설($H_0$, null hypothesis) 변수 간에 무관함을 설명하기 때문에 귀무가설이라고 하며 다른 말로는 영가설이라고 합니다. 연구자들은 연구를 수행하여 기존의 질서인 귀무가설을  기각하고 귀무가설과 대립하는 연구가설을 채택하려고 합니다.  귀무가설은 증명할 수 없으며 기각만 가능합니다.  귀무가설로 변수 사이에 관계가 없다는 것을 밝히는 것만으로도 충분한 연구가치가 있는 경우가 많습니다. 즉, 귀무가설을 기각하지 못하여 대립가설로 넘어가지 못하더라도 귀무가설 기각의 연구결과만으로도 그 후의 연구에 중요한 자료가 될 수 있습니다.

– 변수간에 관계가 있는 경우 : 대립가설($H_1$)은 귀무가설의 반대입니다. 연구자들이 귀무가설을 기각하려는 연구를 주로 수행하기 때문에 대립가설은 연구가설과 같은 의미로 많이 사용됩니다.  실험을 설계할 때, 신뢰할  있는 연구결과를 얻기 위해 귀무가설과 대립가설을 함께 고려합니다. 그리고  100% 신뢰도로 대립가설을 증명할 수 없기 때문에 근사값으로 대립가설을 증명합니다. 따라서 대립가설을 증명하기 전에 귀무가설의 기각을 먼저 수행하여야 합니다. 

 

연구방법에 따른 유형

 

– 양적연구 : 통계적 가설 (statistical hypothesis)은 수집한 데이터로 검증할 수 있는 가설입니다.

– 질적연구 : 논리적 가설(logical hypothesis)은 변 간의 관계를 설명하기 위해 논리를 사용합니다. 하지만 관계를 설명하기 위한 데이터는 수집할  없는 경우입니다.

 

변수의 개수에 따른 유형

 

– 변수가 2개 : 단순 가설 (simple hypothesis) 입니다. 하나는 독립 변수이고 다른 하나는 종속 변수

– 변수가 3개 이상 : 복합 가설 (complex hypothesis)입니다. 3 이상의 변수를 포함합니다

 

가설 수립 시 고려할 점

 

– 변수의 명확성

– 변수 관계의 명확성 : 원인과 결과 등

– 검정방법의 윤리성

– 검정 가능성

– 간결한 언어


2.2. 연구가설(Research hypothesis)

연구가설이란 질문에 대해  예측한 답을 서술한 것이라고 볼 수 있습니다.  가설은 연구가치가 있는 질문을 작성하는 것으로 시작합니다. 가설수립의 초단계에서는 정확성을 추구하기 보다는 질문과 그 답의 가치를 검토하는 것이 중요합니다. 그리고 자연 또는 사회에 대한 관찰이 아닌  검증된 이론에서 도출해내거나 이전 연구결과를 기반으로 연구가설을 세울 수 있습니다.

 

연구가설 형식

 

연구가설은 문제 정리, 해결방안 설명 그리고 판정기준을 포함한 결과예측으로 구성됩니다. 

 

문제 정리 > 해결방안 설명 > 결과예측(판정기준 포함)

 

연구가설을 원인과 결과로 표현할 수도 있습니다. 부가적으로 원인과 결과를 설명하는 이론에 대한 설명이 있을 수 있습니다.

 

원인 > 효과

 

가설을 세우기 전, 충분한 시간을 들여 문헌검토를 해야 합니다. 더 나아가 인터뷰도 필요할 수가 있습니다.

 

연구가설의 단계적 수립

 

1) 가능한 많은 자료를 수집하고 가질 수 있는 문제를 정리

2) 몇 가지  예비가설을 세운 후 예비실험을 통해 각 가설을 확인

3) 가설을 정한 후 설명 목록을 작성

 

연구가설 체크리스트

 

– 연구주제와의 밀접성 : 연구주제와의 관계를 명확히 설명할 수 있는가

– 검정가능성 : 검정할 수있는 방법이 있는가

– 재현성 : 검정결과를 재현할 수 있는가

– 포함된 변수의 정확성 : 독립변수와 종속변수가 모두 포함되어 있는가

– 간결성 : 더 줄일 수 있는가

– 윤리적 기준에 따라 포함된 변수를 조정하고 관측할 수 있는가

– 윤리적 기준을 위반하지 않고 검증할 수 있는가


2.3. 설명강의

– 준비 중



3. 실습

3.1. 구글시트

회원의 데이터링크 계정으로 구글시트가 복사됩니다. 


가설 : 구글시트 실습

3.2. 구글시트 함수

=COUNT(C3:C22) : 데이터 개수. C3에서 C22에 있는 숫자로 표시된 데이터의 개수.

=AVERAGE(C3:C22) : 평균. C3에서 C22에 있는 데이터의 평균.

=VAR.S(C3:C22) : 표본분산. C3에서 C22에 있는 데이터의 표본분산. 편차제곱합을 데이터 개수 -1로 나눔.

=STDEV.S(C3:C22) : 표본표준편차. C3에서 C22에 있는 데이터의 표본표준편차. 표본분산의 제곱근.

=T.DIST.2T(N3,O3) : t분포 상에서 확률변수의 양측 확률밀도. N3 확률변수에 대해 O3를 자유도로 하는 t분포 상에서의 양측 확률밀도를 계산해서 구함.

=T.INV(1-(S3/T3),O3) : 확률밀도에 해당하는 확률변수를 구함. O3 값을 자유도로 가지는 t분포 상에서 1-(S3/T3) 값을 누적확률밀도로 가지는 확률변수 값을 표시함.

=IF(R3>U3,”YES”,”NO”) : 조건문, R3의 값이 U3보다 크면 YES를 표시하고, 그렇지 않으면 NO를 표시함.


3.3. 실습강의

– 가설

– 확률변수

– 가설검정

– 실습 안내



4. 용어와 수식

4.1 용어


가설 hypothesis

가설은 나타난 현상에 대한 과학적인 설명을 제안하는 것입니다. 가설이 과학적 가설이 되려면 과학적 방법을 통해 검증할 수 있어야 합니다. 과학자들은 일반적으로 알려진 과학적 이론으로 만족스럽게 설명될 수 없는 관측결과에 대해 과학적 가설을 수립합니다. “가설(hypothesis)”과 “이론(theory)”이라는 단어는 종종 같은 의미로 사용되지만 과학적 가설은 과학적 이론과 동일하지 않습니다. 작업 가설(working hypothesis)은 이어지는 연구를 위해 잠정적으로 승인된 가설입니다.

가설의 다른 의미는 형식 논리에서 명제의 선행 조건을 나타내는 데 사용됩니다.  “P이면 Q”라는 명제에서 P는 가설(선행조건)을 나타냅니다. Q는 결과라고 할 수 있습니다. 

 

Reference

Hypothesis – Wikipedia